多光譜遙感圖像的特征提取與比較.pdf

1、本文從光譜特征、紋理特征、形狀特征三個方面進行研究，理論與方法部分的創(chuàng)新和成果如下：(1) 光譜特征：通過原始波段的點運算獲得的圖像中目標物的顏色及灰度或者波段間亮度的比較。本文采用的光譜特征提取方法采用基于改進ISODATA算法的聚類分析方法。(2) 紋理特征：一種反映圖像像素灰度級空間分布的屬性。本文采用的紋理特征提取方法采用基于最小二乘和區(qū)域分割技術的聚類分析方法。該算法具有以下創(chuàng)新：通過最小二乘法擬合的系數(shù)矢量是對單幅圖像紋

2、理表達的發(fā)展，很好的表達了多光譜圖像的紋理信息；縮放法針對較復雜紋理的不規(guī)則性，提出了對系數(shù)矢量進行調整的方法；在區(qū)域分割的過程中，提出了將開區(qū)域轉化為閉區(qū)域和將閉區(qū)域規(guī)則化的方法。(3) 形狀特征：也稱為輪廓特征，是指整個圖像或者圖像中子對象的邊緣特征和區(qū)域特征。本文采用基于波段分組和不變矩的聚類分析方法提取形狀特征。該算法具有以下創(chuàng)新：提出并實現(xiàn)了基于傳感器成像特性或者波段間相關程度將多光譜圖像的波段分組的方法；提出并實現(xiàn)了基于不